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# Docker 使用杂记 - 最佳实践尝试 - 实战
> 本文记录了一个项目中使用docker构建环境的过程
## Docker简介
Docker NB！好了 其他简介自己看网上吧
## 项目背景
### 内在原因
这次的代码基于一个特定的tensorflow版本构建（才不是tf2跑不起来呢！
### 外在原因
与别人分享代码的时候就可以不用告诉他怎么一步步配置环境了
并且基于GPU的Docker镜像可以由nvidia-docker直接运行
## 基础镜像
### 需求
#### Tensorflow==1.14
#### CUDA==10.0
#### cuDNN==7.4
#### openCV==3.4.2.16
俗话说好的开始是成功的一半
这次的基础镜像就由tensorflow官方搭的镜像为基础
看了一圈选择了`tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3`
地址在这[tensorflow:1.14.0-gpu-py3](https://hub.docker.com/layers/tensorflow/tensorflow/1.14.0-gpu-py3/images/sha256-e72e66b3dcb9c9e8f4e5703965ae1466b23fe8cad59e1c92c6e9fa58f8d81dc8?context=explore)
挺不错 自带GPU支持 要构建其他镜像的同学也可以在`tags`里面搜索即可 全都有
## 镜像维护者
这里是说的`MAINTAINER`这个标签 但是我刚敲出来 就发现 过期了（`deprecated`
上网一搜发现解决方案是用`LABEL`
最佳实践：
```
LABEL maintainer="Licsber
